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蓝藻分析仪

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  • 太湖七年投入千亿仍治不好蓝藻

    2007年5月的蓝藻事件之后,中国政府不得不承认,从上世纪80年代后期开始的数轮太湖治污行动,成效并不明显,甚至,太湖污染还在加重。随后,新一轮太湖治污展开。千亿元经费随后投出,这在中国的治污史上,未有先例。然而今夏太湖再发大面积蓝藻,成功仍远。  公众不禁要问,七年已过,上千亿元投资为何仍然难换太湖水清?如今,引江济太(引长江水置换太湖水)工程已实施,沿湖污水处理厂遍布,数千家环湖污染企业已关停或搬迁,上百只船在随时打捞蓝藻。甚至,2014年4月前,为防蓝藻暴发,水利部门特意让太湖水位比常年高20厘米,相当于增加了15%至20%的太湖水量。  事实上,自从2007年5月太湖暴发严重蓝藻并造成无锡城区停供自来水后的七年间,蓝藻已成太湖常客,每年4至6月间随着气温升高均“如约而至”。蓝藻从未离开,只不过,无锡有了长江水源,蓝藻不再会造成无锡市区停水,媒体也不会像2007年一样报道太湖蓝藻新闻,公众对蓝藻也开始见怪不怪。  公众的另一个问题是,如果不实施引江济太和蓝藻打捞,太湖蓝藻是否可能仍像2007年一样严重?多位太湖治理专家看法是,蓝藻问题虽仍较严重,但不能因此就说治湖失败。七年治湖的最大成绩,是有效遏制了太湖污染恶化。  专家指出,太湖目前污染状况尚谈不上好转,未来治污稍有松懈,先前成绩就可能毁于一旦。“七年以来,容易做的事都做了,剩下的都是难事了,未来治理难度将会更大。”  地跨苏、浙、沪、皖三省一市、总面积36895平方公里的太湖流域,是中国经济社会最发达的地区之一。太湖不仅是3900万人的饮用水源地,也成为工业的牺牲品。  土地面积仅占全国的0.4%的太湖流域,人口密度是全国平均水平的7倍,城市化率高达50%以上,流域内有37个大中城市及县级市,大小企业6万家左右,国内生产总值占全国10.8%。与之相对应的是,大量的工农业和城市生活废水被排入水域面积5551平方公里、河道总长约12万公里的太湖流域。  2007年5月底,太湖蓝藻大暴发,导致以太湖为水源的无锡市区停水。根据太湖流域管理局2007年2月发布通报,太湖流域省界河流水质94.4%受到不同程度污染。按照国家地表水环境质量标准,太湖只有41.4%的水域达三类(三类以上为清洁水,三类以下为受污染水),其余为四类、五类和劣五类。太湖18.8%的水域为轻度富营养水平,其余81.2%的水域为中度富营养水平。  当湖水中的氮含量是磷含量的15倍至20倍时,是蓝藻大量繁殖的最佳条件。其生长最适宜的水温,在25度到35度之间,高温天气持续越长,蓝藻泛滥的时间也越长。  蓝藻分泌的藻毒素对人的肝、脾都有一定的影响,其与消毒剂漂白粉的反应生成物三卤甲烷(THMs)更是公认的致肝癌物质。而且在应急处理过程中所添加的高锰酸钾也属于强氧化剂,如果不能在后续处理中将其清除,有导致皮肤烧伤、内脏水肿衰竭的危险。  上世纪90年代中期,国务院有关部委会同苏浙沪两省一市曾经发动了声势浩大的水污染治理运动,其中规模最大的就是1998年12月的“聚焦太湖零点达标”行动,要求在1999年1月1日零点前太湖地区1035家重点污染企业必须全部实现达标排放。当时该行动的目标是,2000年各出入太湖河流的水质都要达到太湖流域水污染防治计划和规划要求,实现太湖水体变清。  而根据国务院发布的《太湖水污染防治“九五”计划及2010 年规划》:2000年太湖集中式饮用水源地和出入湖主要河道水质要达到地面水三类水质标准,实现太湖水体变清。  而到2000年12月,即达标排放两年后,全太湖总氮、总磷含量与达标排放前的上世纪90年代中期水质相比较,只是略微下降。而且,1999年12月与1998年12月相比,主要污染物浓度还呈现一定程度的上升。进入新世纪后,太湖水不但没有变清,甚至持续恶化。  2007年的无锡水危机发生后,江苏省马上修订了《江苏省太湖水污染防治条例》,将太湖流域划分为一、二、三级保护区,保护区内禁止新建、改建、扩建造纸、印染、电镀等企业和项目,累计关闭化工企业4000余家,利用环境标准倒逼经济结构升级。  在国家层面,2008年6月,《太湖流域水环境综合治理总体方案》(下称《总体方案》)由国务院正式批复。国务院在批复中要求,力争到2020年,使太湖流域污染物排放总量得到大幅削减,各项水质指标均有较大改善,富营养化趋势得到遏制并有所好转,努力恢复太湖山青水美的自然风貌。《总体方案》要求,以现有治太工程布局为基础,扩大引江济太工程,增加引江入湖水量,完善并扩大太湖湖体循环,恢复太湖与长江、周边河网互动,促进水体有序流动,缩短换水周期。  太湖水体的富营养化主要原因是进入湖体的氮磷等营养元素太多,这些元素主要来自工业生产、农业的化肥使用、生活污水、养殖污水排放等。秦伯强说,目前的污水收集只是对于部分集中的工业点源污染,城市生活污水进行收集处理,大量的其他分散的企业、城乡居民、养殖污水,农业面源污染排放等尚未实现收集处理。蓝藻一时难除,无锡想到的办法除了及时打捞,还有开辟第二水源地。2008年12月,长江引水锡澄供水工程二期通过验收,长江水覆盖到了全市所有地方,标志着全市人民都能喝上长江水。  2014年1月,国家发改委发布《太湖流域水环境综合治理总体方案(2013年修编)》全文,拟投资1164.13亿元,用于太湖流域污染治理。城乡污水与垃圾处理是太湖治理投资重点,面源污染治理上升为主要矛盾,投资金额较原方案增加67.66%。在城乡污水与垃圾处理、面源污染治理、工业污染源治理、管网建设等方面均做出了明确的规划。  上世纪80年代末,中国水利水电科学研究院曾经和日本专家共同制订了太湖治理方案,当时的估算,如果要把太湖的水质水平恢复到上世纪80年代初的水平,要花费2500亿元。他们主要是参照日本琵琶湖的治理经验,日本的投入相当于1800亿元人民币,花了30余年,蓝藻才基本消失。  2500亿元的投资,包括了对湖体本身和整个流域的治理以及污染源的搬迁。刘树坤说,考虑通货膨胀因素的话,大概需要5000亿元。“只在湖里做文章是无法解决问题的,解决太湖的问题要用十八般武艺。现在是水污染的势头基本控制住了,也就是把恶化的势头减慢,还没看到开始好转。”[

  • 【分享】何为水中蓝藻(有图)

    何为蓝藻蓝藻又称蓝绿藻,是一种最原始、最古老的藻类植物。蓝藻在地球上出现在距今35亿至33亿年前,现在已知1500多种,分布十分广泛,遍及世界各地,但主要为淡水产。有少数可生活在60℃至85℃的温泉中,有些种类和真菌、苔藓、蕨类和裸子植物共生。在一些营养丰富的水体中,有些蓝藻常于夏季大量繁殖,并在水面形成一层蓝绿色而有腥臭味的浮沫,称为“水华”,加剧了水质恶化,对鱼类等水生动物,以及人、畜均有较大危害,严重时会造成鱼类的死亡。

  • 【原创】我在我们县取水口拍到的蓝藻照片

    【原创】我在我们县取水口拍到的蓝藻照片

    蓝藻是原核生物,又叫蓝绿藻 蓝细菌;大多数蓝藻的细胞壁外面有胶质衣,因此又叫粘藻。在所有藻类生物中,蓝藻是最简单、最原始的一种。蓝藻是单细胞生物,没有细胞核,但细胞中央含有核物质,通常呈颗粒状或网状,染色质和色素均匀的分布在细胞质中。该核物质没有核膜和核仁,但具有核的功能,故称其为原核(或拟核)。在蓝藻中还有一种环状DNA——质粒,在基因工程中担当了运载体的作用。和细菌一样,蓝藻属于“原核生物”。它和具原核的细菌等一起,单立为原核生物界。所有的蓝藻都含有一种特殊的蓝色色素,蓝藻就是因此得名。但是蓝藻也不全是蓝色的,不同的蓝藻含有一些不同的色素,有的含叶绿素,有的含有蓝藻叶黄素,有的含有胡萝卜素,有的含有蓝藻藻蓝素,也有的含有蓝藻藻红素。红海就是由于水中含有大量藻红素的蓝藻,使海水呈现出红色。分类与科属  蓝藻包括蓝球藻、颤藻和念珠藻。   蓝藻属蓝藻门分为两纲:色球藻纲和藻殖段纲。色球藻纲藻体为单细胞体或群体;藻殖段纲藻体为丝状体,有藻殖段。蓝藻在地球上大约出现在距今35~33亿年前,已知蓝藻约2000种,中国已有记录的约900种。分布十分广泛,遍及世界各地,但大多数(约75%)淡水产,少数海产;有些蓝藻可生活在60~85℃的温泉中;有些种类和菌、苔藓、蕨类和裸子植物共生;有些还可穿入钙质岩石或介壳中(如穿钙藻类)或土壤深层中(如土壤蓝藻)。危害与天敌  在一些营养丰富的水体中,有些蓝藻常于夏季大量繁殖,并在水面形成一层蓝绿色而有腥臭味的浮沫,称为“水华”,大规模的蓝藻爆发,被称为“绿潮”(和海洋发生的赤潮对应)。绿潮引起水质恶化,严重时耗尽水中氧气而造成鱼类的死亡。更为严重的是,蓝藻中有些种类(如微囊藻)还会产生毒素(简称MC),大约50%的绿潮中含有大量MC。MC除了直接对鱼类、人畜产生毒害之外,也是肝癌的重要诱因。MC耐热,不易被沸水分解,但可被活性碳吸收,所以可以用活性碳净水器对被污染水源进行净化。  蓝藻等藻类是鲢鱼的食物,可以通过投放此类鱼苗来治理藻类,防止藻类爆发[编辑本段]爆发原因  蓝藻爆发成因为富营养化。过量的养分主要来自于以下这些源头:  1. 化肥流失,化肥是很多富营养化区域的主要养分来源,例如在密西西比河流域,67%的氮流入水体,随之流入墨西哥湾,波罗的海和太湖中超过50%的氮也来自化肥的流失。  2. 生活污水,包括人类的生活废水和含磷清洁剂。  3. 畜禽养殖,畜禽的粪便含有大量营养废物如氮和磷,这些元素都能导致富营养化。  4. 工业污染,包括化肥厂和废水排放。  5. 燃烧矿物燃料,在波罗的海中约30%的氮,在密西西比河中约13%的氮来源于此蓝藻大事件  2007年5月28日起,无锡太湖区域蓝藻大面积爆发,引发无锡市自来水严重污染,市区纯净水被哄抢,政府虽及时采取措施,但已经对人民的生活产生很大的影响[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2009/11/200911162147_184900_1611705_3.jpg[/img].[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2009/11/200911162148_184902_1611705_3.jpg[/img].[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2009/11/200911162149_184907_1611705_3.jpg[/img].[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2009/11/200911162149_184908_1611705_3.jpg[/img]

  • 求助:蓝藻中有机污染物的检测方法

    各位做有机物的大侠,最近我们要做蓝藻中有机氯农药、有机磷农药、多环芳烃、多氯联苯的分析,不知道那位有前处理(萃取)的方法?我查了以下文献,方法很少,几乎没有,谢谢各位的帮助了!

  • 【转帖】太湖蓝藻水华生成机制

    中科院南京地理与湖泊研究所研究员秦伯强告诉记者,从4月初开始,太湖西南部出现成片蓝藻水华。目前,太湖水质呈中度富营养化,已经具备蓝藻水华暴发条件,但蓝藻暴发具体时间、程度还要看未来气象、水文条件。 秦伯强表示,太湖蓝藻水华生成和湖水的营养盐浓度、水温、水位、降水、风向、水流等水文、气象条件密切相关。从太湖目前状况看,湖水中氮、磷等营养盐浓度较高,已经形成“藻型生境条件”,一旦气象、水文条件具备,就会出现蓝藻大规模暴发。 近年来,太湖每年夏天高温时节,都会出现大规模的蓝藻水华。水华形成后,在水流和风向作用下,一般会向岸边堆积,形成厚厚的蓝藻层。这时,一部分蓝藻会被人工打捞,另一部分则自然降解,回归湖泊。等到气温、水文条件再次具备,蓝藻水华又会大规模形成。通常来说,在夏季高温期,这样的过程2个星期就会重复一次。 秦伯强认为,蓝藻水华是湖泊自身释放营养的一种途径,一般不会对人们的正常生活造成影响。去年无锡太湖水危机发生,除了气温偏高、水华提前暴发因素外,还有风向条件有利于水华在水厂周边的岸边上堆积,使得蓝藻水华污水团最终污染取水口。 秦伯强说,自去年水危机事件发生后,地方政府已采取了一些措施,在贡湖水厂周围采取了清淤等措施,减少了水华堆积、滞留的条件。水利部门一直在进行“引江济太”,使得贡湖湾的水质明显好于往年。因此,今年太湖出现饮用水危机事件的概率很小。

  • 【转帖】太湖等水域仍可能爆发蓝藻 无锡将改从长江取水

    环境保护部污染防治司副司长凌江10日接受中国政府网专访时介绍,由于水质基本状况还没有彻底改变,太湖等水域仍然可能爆发蓝藻。为了解决去年蓝藻大面积爆后导致的水源安全问题,无锡市将改从长江取水供居民使用。针对网友关心的太湖等水域蓝藻爆发问题,凌江解释说,藻类在一定温度、光照作用的条件下,就会大规模的爆发。现在太湖、巢湖已经远远超过了藻类爆发的基本条件,虽然目前采取措施不让任何污染物排入进去,但是蓝藻仍然可能爆发,短时间内不要爆发蓝藻是不现实的。凌江说,“如果太湖还像去年一样大规模爆发藻类,我觉得也是不奇怪的,因为水质基本状况还没有彻底改变,在温度和水温合适的条件下,还会有蓝藻爆发情况。”凌江介绍,巢湖藻类爆发有200年的历史,只是不像现在这么严重。现在治理湖泊的富营养化,主要是控制营养物质。虽然目前努力地减少污染物排放量,但是控制富营养化是一项很复杂的工程,需要长期的努力。去年太湖等水域蓝藻大面积爆发以后,大规模藻类死亡,导致水溶解氧下降,并散发臭味。在这种情况下,无锡市把在太湖的取水口移开,暂时移到湖中心,短期内解决了饮水安全问题。从长远来说,要解决饮水安全问题,无锡市将改从长江取水供居民使用。

  • 【转帖】专家称太湖蓝藻已成常态 呼吁民众理性看待

    http://www.sina.com.cn 2008年04月20日01:40 新京报   据新华社电 近日,太湖再次发生蓝藻的报道引起了社会各界的关注,甚至引起了部分群众不必要的惊慌。对此,专家呼吁,要理性看待太湖蓝藻,采取科学的措施积极治理,不必恐慌。  蓝藻是存活在地球上三十五亿年的生物,并不是污染的特定产物。对此,长期研究太湖的中国环科院湖泊基地负责人金相灿教授认为,太湖目前水质处于劣五类,主要是总氮超标,营养状态为轻度和中度,水体水质仍处“藻型生境条件”状况,这是一个长期形成的生态后果,只要温度、水流和光照等条件适宜,蓝藻水华仍会大规模发生。  专家认为太湖蓝藻已是常态,而非异常状态。这一现象会延续三至五年甚至更长时间,这种状况短时间内无法改变。  事实上,去年三四月份的太湖蓝藻情况远比今年严重。江苏省环境监测中心最新的监测数据表明,今年3月份,太湖水质有所改善。[em0814]

  • 美国学者发现转基因蓝藻可用于制造化学燃料

    据物理学家组织网1月8日(北京时间)报道,最近,美国加州大学戴维斯分校的化学家通过基因工程对蓝藻进行了改造,使其能生产出丁二醇,这是一种用于制造燃料和塑料的前化学品,也是生产生物化工原料以替代化石燃料的第一步。相关论文发表在1月7日的美国《国家科学院学报》上。论文领导作者、加州大学戴维斯分校化学副教授渥美翔太(音译)说:“大部分化学原材料都是来自石油和天然气,我们需要其他资源。”美国能源部已经定下目标,到2025年要有1/4的工业化学品由生物过程产生。生物反应都会形成碳—碳键,以二氧化碳为原料,利用阳光供给能量来反应,这就是光合作用。蓝藻以这种方式在地球上已经生存了30多亿年。用蓝藻来生产化学品有很多好处,比如不与人类争夺粮食,克服了用玉米生产乙醇的缺点。但要用蓝藻作为化学原料也面临一个难题,就是产量太低不易转化。研究小组利用网上数据库发现了几种酶,恰好能执行他们正在寻找的化学反应。他们将能合成这些酶的DNA(脱氧核糖核酸)引入了蓝藻细胞,随后逐步地构建出了一条“三步骤”的反应路径,能使蓝藻将二氧化碳转化为2,3丁二醇,这是一种用于制造涂料、溶剂、塑料和燃料的化学品。渥美翔太说,由于这些酶在不同生物体内可能有不同的工作方式。在实验测试之前,无法预测化学路径的运行情况。经过3个星期的生长后,每升这种蓝藻的培养介质能产出2.4克2,3丁二醇——这是迄今将蓝藻用于化学生产所达到的最高产量,对商业开发而言也很有潜力。渥美翔太的实验室正在与日本化学制造商旭化成公司合作,希望能继续优化系统,进一步提高产量,并对其他产品进行实验,同时探索该技术的放大途径。

  • 【转帖】安徽启动三级预案应对巢湖蓝藻 加强综合治理 建立长效机制

    巢湖西半湖7月18日暴发面积百平方公里以上的蓝藻水华,东半湖沿岸也发现带状蓝藻水华。为此,安徽省要求流域各市启动蓝藻防控应急机制,采取必要措施,确保饮水安全。同时及时把防控预案及具体应对措施报告省委、省政府,以便做好综合决策。  目前,巢湖蓝藻防控工作尚处于应急状态,为确保不因蓝藻暴发而导致水质发黑发臭,确保饮用水安全,安徽省正采取一系列措施及长效机制。首先,加强巢湖流域水环境综合治理。加强工业、城镇生活、农业面源污染的治理。加快巢湖污染治理科技攻关,实施巢湖环境生态修复与保护,改善巢湖水环境质量。  建立蓝藻防控工作长效机制。明确省市两级政府及相关部门职责,按照属地管理原则,将蓝藻打捞任务分解到点,落实到人,并把蓝藻应急工作转为常态化管理。建立蓝藻防控预警预报中心。由环保、气象、水利等部门共同承担预警预报分析工作,定期或不定期会商、研究蓝藻防控措施,调度、通报和预报蓝藻防控信息。  加强巢湖饮用水源保护。合肥、巢湖市应尽快设置饮用水源地安全屏障,建立蓝藻应急预案和饮水安全应急预案,完善饮用水源保护工作机制、问责办法、工作考核及实施意见。在蓝藻暴发期间,实施蓝藻打捞清运及处置,强化自来水深度处理。  为确保饮水安全,巢湖市政府召开紧急会议,启动了《巢湖市城市饮用水源地蓝藻暴发应急预案》三级预案,明确防控措施:立即采取取水口围栏保护措施、根据长江水位情况适时从长江调水、组织力量进行蓝藻打捞、加强巢湖水质及自来水水质监控、加快双桥河区域污水管网建设并加强入河排污企业环境监管等。

  • 【转帖】巢湖西半湖蓝藻扩至110平方公里 气象卫星实时监测

    新华网合肥7月29日电(记者蔡敏 何宗渝)记者日前从安徽省环保局了解到,气象卫星最新遥感图片显示,巢湖西半湖蓝藻聚集面积扩大至110平方公里。 安徽省环保局水环境保护办公室有关负责人介绍,巢湖西半湖水质仍为重度污染,综合营养状态指数70;东半湖水质中度污染,综合营养状态指数58。 为紧盯巢湖蓝藻发展动向,安徽省引入气象卫星进行实时监测,并结合人工采样发布蓝藻预警。据最近一次卫星遥感图片显示,25-26日巢湖西半湖北岸、中部有蓝藻集聚,面积为110平方公里。 安徽省环保及气象专家分析,受台风“凤凰”影响,29日后,巢湖地区连续几日午后都将会有短时雷阵雨等明显降水过程,这对巢湖蓝藻进一步爆发有一定抑制作用。 据了解,安徽省气象部门今后将进一步利用卫星获取蓝藻和水体叶绿素等参数的等级、强度、面积,同时做好气温、风向、风速、降水、气压等气象要素测定,为巢湖蓝藻预警提供更准确的预报。 另据了解,合肥市日前成立了巢湖蓝藻防控指挥组和打捞专业队伍,并购置8艘蓝藻打捞船实施机械打捞。巢湖市则购置了2艘吸藻船,负责饮用水源区的蓝藻打捞。

  • 【资料】熊猫快报--苏浙沪共治太湖蓝藻

    发布时间:2008年8月19日 在国家发改委、环境保护部、水利部等有关部门领导的见证下,江苏、浙江、上海两省一市政府8月7日共同通过了《关于太湖水环境治理和蓝藻应对合作协议框架》,确定要进一步完善太湖流域两省一市水环境治理协商机制,充分发挥各自优势,通过定期召开工作例会、深入开展太湖治理工作协作和加强信息通报等方式,加强跨区域合作,深入开展太湖水环境治理工作。 此次太湖水环境治理及蓝藻应对协调会,由江苏省政府牵头组织,苏浙沪两省一市政府分管领导以及发展改革、环保、水利、建设等部门负责同志,太湖流域无锡、常州、苏州、湖州市及有关县(市、区)负责同志出席。 为加强太湖流域两省一市联合治控水污染,前不久,在长三角两省一市主要领导座谈会上,确定了要重点抓好环境合作平台建设,并明确由江苏省负责环境合作平台建设的牵头协调工作。江苏省在充分征求上海市、浙江省环保部门意见的基础上,制定了《长三角两省一市环境合作平台建设工作计划》,明确了平台建设的组织协调、工作重点、时序进度等内容。 在这次协调会上通过的《关于太湖水环境治理和蓝藻应对合作协议框架》中,进一步明确治污目标,确定实施一批工业污染源治理、城镇生活污水处理设施建设、生态清淤、围网养殖清理等重点治污工程,切实加强太湖主要出入湖和跨界河流的综合整治,以促进太湖水质的根本好转。下一步,两省一市将一手抓应急准备,一手抓长效治理。着力抓好调水引流,确保饮用水安全,加强清淤和区域生态修复工作,继续强化环境执法监管,实施小流域水环境综合整治,进一步加强监测预警,执行更加严格的环境影响评价制度等。 ——信息来源:中国环境报

  • 【已应助】乙炔还原法测定蓝藻固氮的文献。谢谢了!

    【序号】:1【作者】:严玉洲;黄有馨【题名】:乙炔还原法测定蓝藻固氮酶活性的技术条件 【期刊】:江苏农业科学【年、卷、期、起止页码】:1982年08期 【全文链接】:http://epub.cnki.net/grid2008/detail.aspx?filename=JSNY198208007&dbname=CJFD1982

  • 【转帖】中科院研制成功有机污水处理剂 可治蓝藻污染

    新华网合肥6月1日电(记者蔡敏)中科院合肥物质科学研究院离子束生物工程学重点实验室日前研究出一种有机污水处理剂,均匀加入一杯污水中,3-5分钟即可使氮、磷及藻类絮凝沉淀,再通过磁分离技术,彻底移出污染物,处理后的水体达到国家二级排放标准。 中科院离子束生物工程学重点实验室专家介绍说, 这种有机污水处理剂是以粉煤灰等几种无毒无害的工业废料与壳聚糖等材料复配,再加上磁粉等磁性材料,通过物理化学改性,制成粉剂或水剂母料。试验表明:这种水处理剂与富营养化湖水混凝,先产生絮凝物,再伸入磁铁即可吸附移出氮、磷和藻类。 研究人员指出,过去一些水体治理产品只能凝结、沉淀污染物,不能将其移出,时间长了往往再次爆发污染。这项新成果因为加入了磁分离技术,可实现彻底根治氮、磷及蓝藻的目标。 长期以来,湖泊、河流氮磷超标,导致蓝藻过量繁殖的问题一直困扰中国的水污染治理工作。连日来,太湖蓝藻汹涌更引起了全国范围的高度关注。 5月初,安徽巢湖蓝藻暴发,科研人员在岸边搭建简易平台,湖水流经15米沟渠,出水口COD、总磷、总氮和藻浓度比入水口湖水分别下降97.59%、85.28%、60%、99.52%。

  • 淡水蓝藻毒素研究进展

    [img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=16725]淡水蓝藻毒素研究进展[/url]

  • 【求助】藻类分析仪

    请问有什么仪器可以测定藻类的,就是鉴定水样中各种藻类(如蓝藻、绿藻、硅藻),并且能够测定各种藻类的含量,及叶绿素的含量,有这样的仪器么?叫什么名字呢?

  • 蓝藻代谢物质分析

    [color=#444444]最近用maldi-TOF MS做的数据,是分析铜绿微囊藻在不同处理条件下的代谢物质变化,了解到产脂肪酸、烃类、脂质类等类的物质,得到的质谱峰比较多,怎样确定这种藻产的代谢物质是什么呢[/color]

  • 【原创大赛】AOA在线藻类分析仪比对结果和误差来源分析

    【原创大赛】AOA在线藻类分析仪比对结果和误差来源分析

    地表水体的富营养化引起藻类及其它浮游生物迅速繁殖,导致溶解氧下降,水质恶化,鱼类和其它生物大量死亡,甚至引发供水危机。色素是藻类光合作用时吸收、转化和传递光能的主要物质,叶绿素以多种形式存在于藻类植物中,大约占有机物干重的1-2%,是估算其生物量的重要指标,快速准确测定水体中叶绿素a浓度对于评价水体营养状态和水质管理具有重要意义。 叶绿素测定方法有很多,大致分为萃取测定、荧光活体测定及水华遥感监测。萃取分析利用有机溶剂萃取植物细胞叶绿素进行光谱光度测定,根据分析技术的不同分为分光光度法、荧光法和高效液相色谱法。萃取分析只要操作准确,提取完全,可以得到准确和重复性好的结果,但是过程繁琐,不方便用于连续监测。 AOA在线藻类分析仪利用叶绿素荧光特性进行分类定量分析,活体测量,无需样品预处理,仪器操作简单,可以快速地获得大量叶绿素数据,广泛运用在在线监测。为保证在线分析仪的有效运行,需要用标准样品来校准、性能考核和日常数据质量控制,但国内还未开发叶绿素的标准样品和质控样品,已知叶绿素含量(用萃取方法测定)的浮游植物悬浮液被认为是最好的标样替代品。当水体发生水华,生物多样性下降,往往是一种藻类成为绝对优势,可作为纯种藻类标准样品,本文将几个代表性的比对实验整理分析,探讨误差原因。[b]1.比对方法[/b]1.1清洗AOA在线藻类分析仪蠕动泵、测量室及其底盖,检查纯水透光率值。1.2水样不经任何处理,测量叶绿素浓度值。1.3剩余水样酌量加入1%碳酸镁悬浊液(按1升水量加入1ml),防止酸化。1.4带回实验室,尽快分析,实验室分析方法依据《无水乙醇热浴超声法测定淡水中的叶绿素a》[sup][/sup]。[b]2实验2.1微囊藻水样2.1.1样品来源[/b] 2014年8-10月某水库出现铜绿微囊藻水华,采集水华“浓密”处水样作为标准储备液,分别取0、2、5、10、15、20、25、50、100ml,用纯水稀释成500ml,检查两种方法叶绿素a和藻密度线性。取水库水华严重区、进水口、湖心和出水口四个水样,做实际水样比对分析。[img=,690,690]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011537059882_3331_3247383_3.jpg!w690x690.jpg[/img][b]2.1.2实验结果[img=,690,361]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011538312332_220_3247383_3.png!w690x361.jpg[/img][/b]表1微囊藻稀释水样比对结果[b][img=,622,352]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011539397062_938_3247383_3.png!w622x352.jpg[/img][/b]图2微囊藻水样线性比对[img=,690,215]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011611492722_7678_3247383_3.png!w690x215.jpg[/img]表2含微囊藻实际水样比对表1、表2和图2表明,两种测量方法的结果与藻类数量之间存在非常显著的相关性,但AOA在线分析仪测量结果低于分光光度法,浓度越高,差异性越大。[b]2.1.3结果分析[/b]2.1.3.1分光光度法误差分析 萃取后叶绿素,对光照和氧气很敏感,极易造成不可逆的分解,因此,节时高效是分光光度法的质量保证,而温度是质控措施的关键。在超声波萃取过程,提高温度加快叶绿素溶出速度,同时,叶绿素降解的速度也是加快的,最佳超声波萃取条件:60℃萃取25分钟,2小时内完成测定。另外,实验室遮光也是必要。[img=,690,690]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011541253150_3659_3247383_3.jpg!w690x690.jpg[/img]2.1.3.2AOA荧光法误差来源 AOA在线藻类分析仪原理:叶绿素具有荧光特性,一定的激励光,任何一种藻产生的荧光强度与其所含叶绿素a成正比,几种不同藻混合体产生的荧光强度等于各自荧光的总和。采用325纳米、450纳米、525纳米、570纳米、590纳米和610纳米作为激励光,其中325纳米是用来补偿黄色物质(有机物),测定685nm的光强,计算总叶绿素a值和不同藻的浓度。(1)水样原始性状发生变化暗室环境下,激励光照到藻上,能量分成三部分:光合作用、叶绿素自发荧光和热能辐射。如果藻的活性强,光合作用消耗的能量就越多,产生荧光的强度越小,反之,如果藻的活性弱,荧光强度就强。荧光能量和光合作用的能量是相互竞争的,叶绿素荧光常常被认为光合作用无效指标的依据。比对实验的样品,从采样经实验室样品处理,到水质自动监测站仪器分析,剩余样品送回实验室做分光光度法比对,再紧凑也需要3-4天完成,运输、保存过程,叶绿素在活体内也和其它物质处于不断更新变化中,可能衰老、也可能分解破坏,比对实验要求的同步水平也不可能实现,这是比对误差不可忽视的部分。(2)微囊藻特殊的细胞结构使水样分布不均匀微囊藻群体有胶鞘和伪空泡,可以自由漂浮在水中,水样在实验室静置一天后,出现明显的分层,测量过程难以保证均匀分布。[img=,690,690]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011542423667_4598_3247383_3.jpg!w690x690.jpg[/img](3)工作温度与校准温度不一致参考各类荧光法仪器说明书,浮游生物悬浊液的荧光反应受温度的影响很大,有些仪器的温度补偿2%⁄ ℃,但这种经验补偿不能保证准确的现场测量,因为每一种浮游植物的荧光强度随温度变化程度不同。这台AOA藻类分析仪安装测试在冬季,这次比对实验在9月份进行,温差亦有影响。(4)浊度的影响 实验室分光光度法经过0.8um滤纸过滤,比色扣除750nm吸光度值,只要操作正确,浊度的影响很小。水中的悬浮颗粒物对激励光和产生的荧光有反射、散射和阻挡的作用,造成激励光和荧光产量的下降,YSI3026传感器检测结果:1NTU的 浊度影响大约是0.03ug/L叶绿素。 除色素以外的细胞结构(细胞壁、胶被、储藏物质)以溶解有机碳为主要成分,对紫外光和蓝光具有强烈的吸收,也可视为影响测定的悬浮物,AOA在线藻类分析仪称之为黄色物质,用325纳米补偿。铜绿微囊藻细胞壁分为两层,内层是纤维素,外有胶鞘,有相当的厚度,互相溶合形成多细胞群体。图5显示黄色物质与叶绿素含量相关,AOA的测量结果反映了铜绿微囊藻细胞群体特征。分光光度法和AOA扣除浊度方法各有不同,是否有可比性,有待进一步了解。[img=,586,305]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011543564741_5446_3247383_3.png!w586x305.jpg[/img]图5(5)水样镜检微囊藻绝对优势,视野内不见其它藻类,AOA分析结果有少量绿藻、硅藻,其它的比对实验也出现藻类识别错误。[b]2.2薄甲藻水样[img=,690,920]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011545089042_4958_3247383_3.jpg!w690x920.jpg[/img][/b]图6[b]2.2.1实验结果[/b][img=,690,289]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011547036798_1735_3247383_3.png!w690x289.jpg[/img]表3薄甲藻水样比对结果2.2.2结果分析2.2.2.1镜检视野内为单一薄甲藻,与AOA定性结果相差较大。从图7可知,绿藻和硅甲藻的光谱图很相似,从光谱图识别绿藻和硅甲藻是困难的,AOA的藻类分类和藻密度估量值仅能作为参考,要将监测数据做水体生态评估的依据,必须结合实验室镜检和萃取分析方法。[img=,690,496]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011547417547_4700_3247383_3.png!w690x496.jpg[/img]图72.2.2.2薄甲藻AOA测量值约为光度法的1/3,薄甲藻有鞭毛,可以自由游动,离开有利的生活条件则很快失去活性,沉入水底不再活动,且细胞内容物溶出。不能保证水样原始性状,是叶绿素a比对测定误差的主要来源。[img=,690,690]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011548482013_3683_3247383_3.jpg!w690x690.jpg[/img][color=#423B3B]2.2.2[/color][color=#423B3B].3[/color][color=#423B3B]薄甲藻细胞内容物溶出后,显微镜照片清楚看到细胞壁很薄,AOA测量结果印证黄色物质影响极小。[/color][b]2.3小球藻[img=,690,920]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011550015246_3694_3247383_3.jpg!w690x920.jpg[/img]图9 小球藻[/b]垃圾渗滤液水样,实验室放置几周,变绿,镜检结果:小球藻绝对优势,少量硅藻。[b]2.3.1实验结果[/b][img=,690,367]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011551332128_4472_3247383_3.png!w690x367.jpg[/img]表4小球藻水样比对[b]2.3.2结果分析[img=,537,303]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011552368052_2948_3247383_3.png!w537x303.jpg[/img][/b]图10小球藻水样线性分析2.3.2.1藻类分类与实验室镜检结果基本吻合;2.3.2.2低浓度出现少量蓝藻,因为仪器刚做完微囊藻样品,检测室可能有少量残留,比对实验之前彻底清洗检测室很有必要;2.3.2.3分光光度法相关系数小于AOA,并非方法不可行,而是叶绿素萃取太依赖分析人员的操作,稍有疏忽就会造成萃取损失,相比之下仪器要稳定可靠些。2.3.2.4小球藻叶绿素a测量结果AOA/分光光度法比值0.7-1.5,高于铜绿微囊藻和薄甲藻。两种方法测量结果比较接近的原因是因为小球藻不会运动,活体样品保持比较稳定的悬浮液状态,而AOA测量结果高于分光光度法的误差,一方面来自叶绿素和藻密度系数的确定,一方面来自萃取的损失。[img=,601,407]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011554177672_7731_3247383_3.png!w601x407.jpg[/img]图11AOA仪器校正界面 荧光测定仪校准即确定叶绿素和藻密度相关系数,可以给活体叶绿素传感器提供的最好标准物是浮游植物悬浮液,此悬浮液亦有部分用萃取方法测定叶绿素含量,并且应该从监测地点获得,这样的标准物质产生的荧光可以尽可能接近现场的生物体。荧光测定同时受浊度、温度、细胞活性、不同藻的种类、大小、形状、和叶绿素种类的影响,这些都大大限制活体测量的准确度。2.4不同水体样品分析[img=,690,267]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011555277271_2806_3247383_3.png!w690x267.jpg[/img]表5不同水体样品分析2.4.1与单一藻类样品结果一致,绿藻含量高的水样AOA测量值偏高,微囊藻水样上浮分层、甲藻和裸藻活性降低下沉造成水样不均匀分布,是比对结果偏低的一个因素。而在线监测时,水样中的藻类足够鲜活,吻合度会好些。2.4.2按照AOA提供的分类方法(图12),绿藻和蓝藻分类结果与镜检匹配,单一种类薄甲藻检测结果显示为绿藻、隐藻、蓝藻、极少量甲藻,镜检中数量可观的硅藻、裸藻在AOA测量结果中未见。[img=,600,350]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807011602453540_1118_3247383_3.jpg!w600x350.jpg[/img]图122.4.3水库水质良好,杂质少,其它水体有机杂质含量相对高,AOA黄色物质测量结果与水体洁净程度吻合。[b]小结[/b]:萃取分析耗时长,不方便用于连续监测,需要有经验、高效率的分析人员才能得到准确、重复性好的结果。活体荧光法简便易操作,但准确度受更多因素的限制。两种方法不可互相替代,而应该取长补短,互为参照。参考文献 王丽娟,章岳蓬,郭步平等. 无水乙醇热浴超声法测定淡水中的叶绿素a.当代环保,2010,2(4):14-17.

  • 【原创大赛】【仪器测评】bbe在线藻类分析仪操作简便,太节省时间了

    [font=微软雅黑, arial, sans-serif][color=#657180]bbe在线藻类分析仪(Algae Online Analyser)是一 款专门对各种藻进行分类以及对各类藻的浓度进行定量检测的实时检测设备,相比传统的培养和显微镜检测法,在线藻类分析仪分析快速(3分钟分析一个样品)、操作简便,减轻了藻类分析的工作量,并有效地减少了人为误差。[/color][/font][font=微软雅黑, arial, sans-serif][color=#657180][/color][/font]

  • 【分享】2007上海国际计量测试产品、分析仪器及实验室设备展览会

    一、展会介绍:中国的经济发展举世瞩目。中国政府越来越重视以科技创新来主导经济增长,因此中国未来的经济发展仍将保持强劲势头。为贯彻落实“科技兴国”和“可持续发展”战略,加速国家创新体系建设,中国政府在科技、教育和研究等方面的资金投入每年在按几何基数增长,而提高测试产品、分析仪器及实验室设备为主要内容的科研条件支撑保障能力,正是其中最主要的手段之一。中国现已成为世界上最大的科学仪器进口商之一。为积极响应国家实施中部崛起战略,促进新技术、新设备在华东地区的推广应用,促成制造商、经销商与用户之间的进一步交流与合作,由中国分析测试协会主办的" 2007上海国际计量测试产品、分析仪器及实验室设备展览会,将于2007年11月1日至13日在上海展览中心举行。 二、展览时间与地点:时间:2007年 11 月1-3日地点:上海展览中心 三、展会组织机构:主办单位:中国分析测试协会中国医学装备协会承办单位:上海中承展览服务有限公司协办媒体: 现代实验室装备网、仪器信息网、我要仪表网、中国分析仪器网、中国化工仪器网、中华科学仪器网、中国生物器材网、中国天平网、就要仪器网、中国教育装备采购网、中国实验科学器材网、中国计量器信息网、实验室信息网、华北仪器网、中国测试仪器商务网、中华石油信息网、中国传感器、测试仪器网、生化仪器分析网、中国色谱仪器网、华仪网、仪表展览网、中国仪器仪表国际网站、华夏仪器网、化学会展仪器网、药物分析网、仪器仪表交易网、仪器仪表商情网、生物通、中国环境监测仪器网、蓝天仪器门户网、《试学仪器及度剂》、中国国防电子网、生物谷网、环球仪器网、中国气体分析仪器网、中国试剂网、BIO168生物资讯网、中国仪器仪表咨询网、医药英才网、商发网.中国、中国仪表展览网、中国仪表在线、中国电子电器网、电气产业网、劲流传媒。 四、目标参观团体:展览会将主要邀请科研院所、大专院校、航空/航天/军工、能源/环保、电力/电子、石油/化工、机械制造、环境监测/水处理、食品/农业、医疗/制药/卫生、气象/天文、冶金/矿山等行业分析测试中心的设备处、技改处、质检处、实验室、理化室、质量室、检验室、疾病中心、代理商、经销商等负责人及化学加工工程师、石化企业领导及技术人员、制药师、科研技术人员、环保技术人员、企业质量监督技术人员、院校研发及实验室负责人、企业实验室负责人和技术人员现场参观展会。

  • WTW水质分析仪

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    WTW是一家有着悠久历史的专业研究、开发并制造水质分析仪器的公司,她成立于1945年,总部位于德国慕尼黑。在60多年的发展历程中,WTW创造了无数个辉煌成就,而且我们坚信未来还会更加灿烂辉煌。60多年长盛不衰的秘诀在于WTW对技术创新的执着追求。“精益求精,尽善尽美”是我们的发展方针;不断推出高科技水质仪器让最终用户受益是我们的发展目标。我们的溶氧传感器技术和在线氨氮分析仪一直处于世界领先水平,已成为业界标准。 以下是在线氨氮分析仪,更多产品信息欢迎来电咨询:0592-5161758,或加本人QQ号:125730466http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/08/201308021617_455647_1140826_3.jpg

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  • 【分享】谈藻色变,不如退而治污

    来源:珠江流域水环境监测中心 作者:曹永旭 时间:2008年3月6日 2007年,可称为“蓝藻年”,由于当年夏季太湖蓝藻暴发,随后,各地一些湖泊、水库相继遭受蓝藻影响,令人谈“藻”色变。其实,蓝藻种类繁多,且分布十分广泛,遍及世界各地,早就与人类和平共处,长期以来相安无事。 水中的藻类是水生生物分类学的一个大种群,是在水中能够适应悬浮生活,易于在风和水流作用下作被动运动的植物群落,也可称之为浮游植物或浮游藻类。藻类植物具有共同的特性,但在植物体的体型、构造、色素组成等方面有显著的不同,可根据这些特征进行植物分类,藻类可分成几类,每类在分类学上为一个“门”,藻类分门的主要依据是它们所含的色素和植物体的形态、构造,一般将淡水藻类分成11门,有蓝藻门、红藻门、隐藻门、甲藻门、褐藻门、黄藻门、金藻门、硅藻门、裸藻门、绿藻门、轮藻门等,每一门再分纲、目、科,蓝藻只是其中的一个“门”。蓝藻种类有几千种(或说已知约1500多种),可形成水华的有近百种,其中能产生毒素的有几十种。 藻类植物是生物食物链中最重要的初始环节之一,水中的浮游藻类可直接或间接的作为鱼类及其他水生动物的饵料,以往认为家鱼不能消化蓝藻,但近来也有蓝藻被鱼体吸收利用的报道,有不少蓝藻还可以直接固定大气中的氮,以提高土壤肥力,使作物增产。有的蓝藻可作为人们的食品,如著名的发菜和普通念珠藻(地木耳) 等,还有螺旋藻营养丰富,蛋白质含量居各食物之冠。还可从蓝藻中提取胰蛋白酶抑制剂,用于治疗急性胰腺炎等胰腺或胰周感染性疾病,或用于治疗脑气肿及脑缺血等疾病。 在洁净的天然水体中,生存着一定数量的藻类,在生态良好的环境之中,呈现出生物多样性,各种藻类和谐共存,互相制约。由于蓝藻有很强的生存能力,当湖水遭到严重有机污染,氮、磷等物质的含量超标时,水中的营养状态失去了平衡,再遇上适宜的温度(气温在18摄氏度左右)等条件,蓝藻容易成为优势种,水中的其他藻种受到抑制,相对数量减少,水体中的蓝藻大量繁殖,个体数巨增,造成蓝藻暴发疯长。 藻类的个体大小一般在2~200微米,肉眼难以看到,需用显微镜才可以分辨,在自然水体中,当其大量繁殖时,才使水色和浑浊度有所改变,此时人们还不以为然,直到蓝藻疯长,形成大片蓝绿色的藻块或藻的薄层,才引起人们的重视。而支持藻类疯长的氮、磷等物质,在水中无色无形,数量再多也不会引起人们的注意。 水中氮、磷主要来源于人类的生活污水、工业废水、农业排水、家畜排水、.水产养殖和底泥之中: 人类的生活污水中常含有一定数量的氮、磷等营养物,主要是来自人类的排泄物和洗涤剂,生活污水中的氮主要来自人体食物中蛋白质代谢的废弃产物,人体代谢废物中也含有磷,含磷合成洗涤剂的大量使用,使生活污水中的磷含量急剧上升。 工业废水也是水中氮、磷的重要来源,不少工厂在生产过程中会产生含氮、磷的废水,如焦化厂、化肥厂、石油化工厂、纺织印染厂、制药厂等废水中均含有大量氮,而食品加工、发酵、鱼品加工、化肥、洗涤剂生产、金属抛光等工厂的废水中含有大量的磷,生活污水和工业废水经生化处理后,剩余的大部分氮、磷随出水排入河道,也是城市附近水体中氮、磷的主要来源。 农田中施用的氮、磷肥料,除一部分真正被农作物吸收利用外,其余的被土壤吸附,残留和溶于水中,相当部分通过雨水冲淋带入江河湖泊。在农田中施用氮肥的30%,磷肥的5%未能被利用,近年来,由于化肥的大量使用,以及可耕地土壤质量的降低,导致肥料成分容易流失,氮和磷大量进入水体。 饲养家畜家禽的废弃物和排泄物中含有大量氮和磷,如以单位个体计,牛排泄物的污染量约为人体排泄物污染量的4倍,随着雨水的冲刷,大量地进入水体。 水产养殖业的残饵,悬浮物以及鱼类的排泄物,粪便的污染,引起了养殖场和其周围水域的水质,底泥的环境恶化及水中氮、磷含量的增加。 在底泥表层或其上面的新生沉积物中所含的氮、磷,直接或通过底泥粒子间的间隙水等溶入水中,形成二次污染。由此看来,蓝藻并不可怕,作为一个物种也有其存在和生长的理由,可怕的是,人类毫无限制地向水中排放污废水,直到造成蓝藻危害,还在指望老天帮忙。 没有意识到应该限制人类自身的排污行为,只是被动地清除蓝藻和稀释水体,头痛医头,治标不治本,来年很可能暴发更可怕的蓝藻危机。

  • 分析仪器信号去噪方法

    分析仪器信号去噪方法卞希慧,严雅婧,郝悦,凌梦旋,刘鹏,谭小耀天津工业大学,化学工程与技术学院,天津300387,中国 摘 要:由于受到仪器电子器件、环境温度、湿度等影响,分析仪器产生的信号不可避免地会含有噪声。为提高信号的信噪比,研究者在硬件的改造和算法去噪方面做了大量的工作。本文系统总结了分析仪器信号去噪的算法,并将这些算法分为三大类:基于平滑的去噪方法、基于分解的去噪方法与基于建模的去噪方法。详细讲述了每种方法的原理和去噪过程,并分析了各自的优缺点。此外,讨论了现有去噪方法中存在的问题,并总结了解决实际去噪问题的四种策略。 关键词:分析仪器信号;去噪;平滑;分解;建模 1 前言 目前,分析仪器广泛应用于化学、化工、环境、材料等多个领域,[/font]包括光谱、色谱、电化学、能谱等各类仪器。不同的分析仪器所获得的信号是物质化学结构及性质的反映。但是,由于仪器本身的固有限制以及外部环境因素的影响,分析仪器所获取的信号常含有噪声。这些噪声对信号的质量和准确性产生了负面影响,使得后续的数据分析与处理变得颇具挑战。随着科技的不断进步,分析仪器正在不断改进以减少噪声的影响。这些改进包括硬件的优化设计、采用更精细的制造工艺以及更为先进的材料。例如,通过改进探测器的设计可以降低电子噪声;而通过使用更稳定的光源,可以减少由光强度波动引起的噪声。此外,数字化技术的使用使得信号处理更加高效,有助于进一步抑制噪声。尽管硬件改进对于减少噪声至关重要,但在许多情况下,依靠硬件来解决噪声会受到技术以及资金的限制。因此,去噪算法的发展已成为补充硬件改进的重要手段。 最早发展[/color]的去噪方法是移动平均(Moving Average, MA)和傅里叶变换(Fourier Transform, FT),分别是平滑去噪和分解去噪的典型代表5,6]。但是移动平均在去噪的同时有效信号的峰也会被降低;傅里叶变换只能处理线性平稳信号,对于非线性非平稳信号并不是特别有效。随后,大量的基于平滑和基于分解的去噪方法分别被提出。近年来,深度学习(Deep Learning, DL)技术的出现引发了去噪算法领域的全新突破。深度神经网络,尤其是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs),在图像与语音识别等领域已经展现出了显著的去噪潜力7-9]。这些模型学习大量数据的能力使其能够自动捕获信号中的复杂模式,同时在去噪过程中保留重要特征信息。 尽管大量的去噪算法被提出,但目前缺乏对这些算法的分类及系统的概述。本文对去噪方法进行了全面且系统的总结,并将去噪方法按原理分为基于平滑、基于分解和基于建模的三类,如图1所示。并总结了解决实际去噪问题的四种策略。 https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410281516579186_7251_3237657_3.png!w675x589.jpg图 1[/size] 去噪方法总结 2 去噪算法 2.1 基于平滑的去噪方法 2.1.1 移动平均平滑(MA) 移动平均(MA)是一种简单的平滑预测技术。MA去噪的过程如下:首先确定移动平均的窗口大小,这个窗口大小决定了每次参与平均计算的数据点数量。然后从数据序列中合适的位置开始(考虑到边界情况),对于每个数据点,计算以该数据点为中心、窗口大小范围内的所有数据点的平均值。例如,对于给定的一个数据序列,按照设定的窗口大小依次遍历序列中的数据点,将窗口内的数据点相加再除以窗口大小得到平均值。在计算平均值时,对于序列开头和结尾处,由于窗口可能超出数据序列范围,需要特殊处理,比如开头处可能采用逐步增大窗口或者特殊计算方式。在计算出每个合适位置数据点的平均值后,可以选择用这些平均值来替换原始数据点从而得到一个平滑后的序列,经过这样的操作,数据中的小波动(噪声)被平均化,从而达到去噪的效果,使得数据更能体现出整体的趋势或规律。在使用移动平均(MA)进行平滑时,窗口宽度是一个重要参数,不同的MA窗口宽度对平滑效果会产生不同的影响。当窗口宽度太小时,由于选取平均值的范围过小致使对光谱噪声的[color=#000000]抑制力度不够。当窗口宽度过大时,简单的均值计算会在去除噪声的同时平滑掉有用信息,还会导致光谱偏移,造成信号失真,影响后续谱峰的提取。 因其在减少高频噪声方面的简便性和高效性,MA算法在光谱分析软件中被广泛应用于去噪算法。它适用于关注信号整体趋势的情况。然而,它存在着两处缺陷:一是固定窗口宽度的问题,二是死区的问题。Ji等人提出了一种全自动自适应多尺度窗口平均(Adaptive Multi-scale Window Average, AMWA)平滑去噪算法,以解决固定窗口宽度的问题。Shan等人提出了一种自适应移动平均(Adaptive Moving Average, AMA)过滤方法,该方法能够解决死区和固定窗口的问题。除了以上问题,还存在对信号边缘响应慢的问题,这可能是造成延迟的原因。此外,在处理非平滑信号或包含快速变化的信号时,移动平均可能会导致信息模糊。 2.1.2 Whittaker平滑(WS) Whitaker平滑(Whitaker Smoother, WS)是由Whitaker提出的一种数学算法[/color],在2003年Eilers首次将其应用于分析化学。与移动平均平滑相比,Whitaker平滑具有更强的适应性与更好的平滑效果,并且在处理周期性变化、高频噪声和边缘效应方面更有效13-15]。Whitaker平滑主要是一种使用带有惩罚项的最小二乘法的[/color]去噪技术。图2展示了其原理,该原理涉及找到一个平滑序列z,使其适应光谱测量数据y。然后通过调整z来确定拟合效果Q。Q取决于两个相互冲突的目标:数据的保真度S和数据的粗糙度R。为了平衡这两个目标,引入一个权重参数λ,得到组合Q=S+λR。方程Q=S+λR用于获得组合,然后通过找到使Q最小化的z值得到平滑的光谱序列。 Whitaker平滑运算速度快、实现简单、可以通过快速计算留一交叉验证实现自动选参等18,19]。然而,它要求采集数据中相邻采集点之间的间隔是相等的,这限制了其广泛应用。 https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410281518343545_7239_3237657_3.png!w565x415.jpg" style="max-width: 100% max-height: 100% 图 2 WS去噪过程 2.1.3 Savitzky-Golay平滑(SG) Savitzky-Golay(SG)平滑是由Savitzky和Golay于1964年提出的一种基于时域局部多项式最小二乘拟合的平滑方法[color=#000000]。虽然SG平滑与MA平滑有一些相似之处,但其基本原理有所不同。MA是在设置窗口内的一个固定子集中计算整体平均值,而SG平滑采用加权平均法,着重于中心点。SG平滑的原理是在2m+1个点的每个连续子集进行最小二乘意义上的p次多项式拟合,其中p≤2m,且窗口宽度应为奇数。为了在原数据的中间点获得第d次微分,需要对拟合多项式进行微分运算,而非直接对原始数据本身。通过使用长度为2m+1的数字滤波器对整个输入数据进行卷积,可以简单而自动地执行最小二乘多项式拟合。 SG平滑的关键优势是它没有延迟,并且在短时间内对数据丢失具有高度韧性。然而,SG平滑的去噪效果取决于窗口大小的选择。较大的窗口可能导致有效信息的丢失,而较小的窗口可能会使信号中仍存在噪声。在某些特殊情况下,特别是在处理包含尖锐峰值的信号时,SG平滑处理后这些尖锐峰值可能会出现过度平滑,导致信号失真。 2.1.4 Norris-Williams(NW) Norris-Williams(NW)噪声消除是一种用于信号处理的技术,特别是在地震数据分析中。该方法是由Norris和Williams提出的,通过迭代更新噪声模型,并用来估计和去除噪声[size=16px]。噪声消除过程如下。 第一步是平滑光谱并平均给定的点数: https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410281520584768_6500_3237657_3.png!w270x94.jpg (1) 其中m是以当前测量点i为中心的平滑窗口中的点数。第二步是对两个给定间隙大小(大于零)进行一阶导数;随后进行二阶导数,取点i处的平滑值的两倍和两侧间隙距离处的平滑值的两倍: https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410281521191392_9421_3237657_3.png!w445x92.jpg (2) 从公式(2)可以看出,实际的推导模拟了一个有限差分。通过平滑处理并在计算前引入间隙大小,减少了信噪比降低的问题。 NW具有高度的灵活性,能够适应不同类型的噪声,并为复杂的信号,如多波形,提供了明显的去噪效果。然而,对于多轮迭代所需计算量而言,其重要性不言而喻;且去噪过程的有效性非常依赖于对噪声特征的准确理解。 2.2基于分解的去噪方法 2.2.1奇异值分解(SVD) [font='times new roman']作为一项自适应的数据驱动信号处理技术,奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)采用时频分析来识别和描述信号,具有增强周期信号的能力。它能有效增强了周期性信号,不需要对信号和噪声特性进行先验假设,并且对非线性和非平滑信号具有良好的去噪效果。以下是奇异值分解的流程。 假设存在一个噪声信号X= ( x1, x2,…, xN),其中原始信号S= ( s1, s2,…, sN),噪声信号V= ( v1, v2,…, vN),N是信号的长度并且满足 [img=,144,58]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410281521340580_7328_3237657_3.png!w144x58.jpg (3) 依据公式(3),将噪声信号X构建为一个m×n(其中m≤n)的Hankel矩阵 https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410281521492703_8417_3237657_3.png!w359x173.jpg (4) 当1 n N时,m为嵌入维度,且m+n-1=N满足条件。 所获取的Hankel矩阵通过奇异值分解进行分解 https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410281521583878_6915_3237657_3.png!w150x49.jpg (5) 其中U= (u1[font='times new roman'], u2,…, um)∈ Rm×n, V= (v1, v2,…, vn)∈ Rn×n都是正交矩阵,且∑是一个m×n维的矩阵。 https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410281522060284_950_3237657_3.png!w165x82.jpg (6) 其中?= diag (σ1, σ2,…, σr), σ1≥ σ2≥…≥ σr, σi 是矩阵H的奇异值,r是汉克尔矩阵的秩,0是零矩阵。 奇异值分解原理是选取矩阵?的前k个(k<r)显著奇异值,并将剩余的(r-k)个奇异值设置为零。然后根据奇异值分解的逆过程计算重构矩阵,最后将矩阵转化为一维信号,即为[font='times new roman']去噪信号。 虽然国内外许多研究人员对光谱数据的去噪进行了大量研究,包括使用自适应滤波和SG平滑,但这些方法仍存在局限性。SVD具有无延迟和相位偏移小的优势,通过选择适当的顺序,可以很好地保留光谱信号的光谱特性。 然而,SVD也有一些缺点。例如,它要求原始矩阵有一个有限的解。在许多实际的数据集中,存在大量的噪声,这可能会影响奇异值分解,并导致分析结果不准确。此外,它的计算复杂度高,在处理大型数据集时效果不佳。 2.2.2傅里叶变换(FT) 傅里叶变换(Fourier Transform, FT)是信号处理领域中的一种常见算法,由法国科学家傅里叶于1807年提出。其去噪过程如下:首先对含噪信号进行傅里叶变换,将信号从时域转换到频域,这样就得到了信号的频谱[size=16px]。在频域中,噪声和原始信号的频率成分会混合在一起,但它们具有不同的频率特性,通常噪声表现为高频成分,而原始信号的频率成分分布取决于信号本身的性质。然后根据先验知识或者通过一定的分析方法,设定一个频率阈值,将低于或高于该阈值(取决于噪声是低频还是高频为主)的频率成分进行处理,例如直接将认为是噪声对应的频率成分置为零。最后对处理后的频域信号进行逆傅里叶变换,将信号转换回时域,得到去噪后的信号,从而达到去除噪声的目的。 FT准确地描述了光谱信号的频率特性,但它没有提供关于各成分时间的信息,因此不适用于时域分析。而且,它仅限于去除周期性的平滑信号,不适用于非线性或非光滑的谱信号。此外,大部分平滑信号均是人工生成的,而自然中发现的大多数信号则是不平滑的。因此,FT不能消除绝大多数测量光谱信号中的噪声。 2.2.3小波变换(WT) 小波变换(Wavelet Transform, WT)与[font='times new roman']FT之间存在着相似之处,但WT是FT的改进版本,克服了其许多不足之处。Shao和Walczak等人自1997年以来在分析化学领域对WT进行了大量研究37-39]。该方法提出了一种固定大小、可变形状的时间窗来进行时频局部化分析。 为了处理信号,使用小波对其进行分解,并选择一个阈值来比较每层分解系数中的模值。将大于和小于阈值的小波系数分别进行处理,然后重建以完成信号去噪过程。以下步骤叙述了具体的过程:在信号去噪过程中,首先选择正交小波基,并确定分解层数,设为n。随后,对信号进行n层小波分解,生成包含噪声的高频系数(例如,cD1, cD2, cD3)和携带信号能量的低频系数(例如,cA1, cA2, cA3[font='times new roman'])。由于有用的信号集中在低频系数中,而噪声分散在高频系数中,因此去噪过程的核心集中在对高频系数的处理。在这种情况下,使用适当的阈值量化方法处理第1到第n层的高频系数,包括极端方法即将所有高频系数置零,默认的基于经验公式的阈值方法,以及更灵活的主观阈值方法,后者进一步细分为使用软阈值或硬阈值技术进行去噪。接着,对n层的低频系数继续进行小波分解,而对每一层的量化高频系数进行一维小波重构。这将产生如图3所示的去噪信号。值得注意的是,小波系数的幅度分布大多数幅度相对较小,只有少数较大。 此外,其简便的计算过程、低复杂度和有效的噪声减少使其成为各种分析仪器信号中去除噪声的理想选择,包括近红外光谱、拉曼光谱、高分辨率光谱以及核磁共振成像,以及毛细管电泳。然而,由于WT包含了大量小波基函数和分解尺度,这给参数选择带来了困难[font='times new roman']。 https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410281522189141_2160_3237657_3.png!w563x322.jpg" style="max-width: 100% max-height: 100% 图 3 WT去噪分解示意图 2.2.4 稀疏分解(SD) 为了应对传统信号分解方法的局限性,一种基于过完备字典分解的稀疏分解算法已经出现并迅速发展。稀疏分解(Sparse Decomposition, SD)理论最初由Mallet和Zhang提出,他们提出将一个信号在一个冗余原子库中进行分解,允许灵活选择基来自适应地表示信号。这导致了一种紧凑而稀疏的表示,分解中只有少数非零系数。获取稀疏表示的过程称为稀疏分解,遵循以下特定原则: 稀疏分解理论根据信号是否为稀疏成分来区分原始信号和噪声信号。算法框架如图4所示。在加性噪声模型中,包含噪声的信号f可以表示为: https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410281524023678_2065_3237657_3.png!w204x62.jpg [font='times new roman'](7) 其中,fs为原始无噪声信号,fn为独立分布的随机高斯白噪声。一般来说,原始信号具有某些固定的结构特性,并被认为是噪声包含信号的稀疏部分,而高斯白噪声是随机的,没有明显的特征,也不是一个稀疏部分。根据这一特征构建相应的结构原子,并通过原子的平移和尺度扩展构成完整的原子库。当在这个原子库执行MP算法时,原子与原始信号的内积必须大于原子与噪声的内积。因此,稀疏分解的系数代表了不含噪声的原始信号。因为没有可以表示噪声信号的原子,所以无法提取噪声。 这可以用公式表示为: https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410281524136327_1111_3237657_3.png!w350x88.jpg (8) 其中 https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410281524224854_5786_3237657_3.png!w283x87.jpg (9) 通过与原子相互作用获得原始信号的表达,从而得到由投影和原子得到的系数的线性组合。Rff代表提取原始信号后剩余的[size=16px]信号或噪声信号。这一过程有效地将原始信号从噪声中分离出来。 与基于正交基的信号分解(如WT和FT)相比,SD利用了信号的稀疏性。这意味着有用的频率成分的数量远小于信号成分的总数,从而可以更有效地提取所需的信号并去除各种干扰。此外,它更适用于非平稳信号,并且在捕捉信号随时间变化的频率特性方面更有效。然而,在参数选择和计算复杂性方面仍然存在挑战,这需要进一步的研究。 https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/10/202410231333489140_6935_6571096_3.png图 4 SD去噪示意图 2.2.5 S-变换(ST) 为了更好地进行时频定位分析,解决时间分辨率和频率分辨率之间的矛盾,Stockwell等人在1996年提出了S-变换(S-Transform, ST[size=16px])理论,用于数字信号处理技术。 S- 变换的去噪原理主要基于其时频分析特性以及信号与噪声在时频域中的性能差异,进行区分和处理。S-变换作为短时傅里叶变换与连续小波变换的结合,其窗函数可根据信号自适应调整,从而使得时间-频率分辨率能够随频率变化而变化。此特性使得S-变换成为处理非平滑信号的有用工具。在去噪过程中,S-变换首先将信号从时域转换到时频域,从而获得信号的时频表示。在时频域中,信号和噪声的分布特性往往有所不同。有用信号通常集中在特定的频率和时间范围内,而噪声可能分布在更宽的时频区域。通过由S-变换获得的时间-频率表示可以清晰地观察到时频域中信号和噪声的分布。随后,可以根据信号和噪声的特点设计滤波器或阈值方法来抑制或消除噪声。例如,可以设定一个阈值,使得低于该阈值的噪声成分被视为无效信号而被清除,而高于阈值的信号成分则被保留。随后,经过处理的时间-[font='times newroman']频率表示通过S-反变换转换回时域,从而获得去噪信号。S-变换是一个无损且可逆的变换过程,这保证了去噪过程不会导致额外的信息损失或失真。 ST扩展并推广了短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT)和连续小波变换(Continuous Wavelet Transform, CWT),并结合了两者的构想。它优于短时傅里叶变换,因为ST的高斯窗的高和宽可以根据被测量信号频率的变化而变化,从而可以分析频率突变的信号;与小波变换相比,其结果对应于频谱,因此可以从信号中提取任何频率成分的信号特征,同时ST比小波变换具有更好的抗噪性。然而,S-变换去噪有一定局限性。例如,它可能导致图像细节的损失,且噪声抑制的效果受到信号和噪声频谱重叠程度的影响。此外,使用ST处理高维数据可能导致计算复杂度增高。 2.2.6 希尔伯特-黄变换(HHT) 希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)[/size]主要由经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和希尔伯特变换(Hilbert Transform, HT)组成,可以将多时间尺度的振荡波转化为非线性且非平稳的复杂信号。通过逐个分离本征模态函数(Intrinsic Modal Function, IMF)的组分,得到了每个IMF的Hilbert谱,并获取了与之对应的瞬时频率。通过分析IMF分量及其对应的Hilbert谱,获得了原始信号的多尺度振荡特性。 对于EMD,任何信号都可以通过连续迭代分解为一定数量的本征模函数成分和一个残差。每个IMF都必须满足以下两个条件。首先,在整个数据范围内,极值点与过零点的数量必须相等,或者最多相差1。另一个是在任何局部点上,极大值和[font='times newroman']极小值的包络平均值必须等于零。这个迭代过程即是“筛选”过程,筛选具有两个目的:一是消除奇异的波,使整个序列的曲线变为极大值→零均值→极小值→零均值→极大值这样简单的波形;二是局部的峰和谷大致对称。经过“筛选”得到的每个IMF的任意一点的瞬时频率都是有意义的。Huang等人在提出EMD时,认为任何信号都是由多个IMFs组成,无论在何种情况下,一个信号都会包含数个IMFs,将不同的IMFs之间相互重叠,就能够形成复合信号。EMD去噪实质就是将光谱分解为一系列的IMFs和[font='times new roman']r,然后根据有用信号和噪声之间的区别确定保留含有用信息的IMFs,最后将其重构形成去噪后的光谱,达到去噪的效果。 与FT和WT方法相比,HHT具有完全自适应、完整性强、重构性强、精度高,并且不受Heisenberg不确定性原理的限制,能够反映信号在时域、频域和能量上的变化特性。窗函数的时宽和频宽的乘积是一个常数,这说明它们不能同时改善,也就是说,时间精度不能同时提高。HHT不受Heisenberg不确定性原理的限制,并且可以在时间和频率上都达到一定的精度。HHT已成功应用于故障诊断、语音识别、生物医学等领域。然而,HHT的谱去噪在分析化学中的应用很少。 2.2.7 局部均值分解(LMD) Smith最早提出了局部均值分解(Local Mean Decomposition, [font='timesnew roman']LMD)法,并讨论了其在?脑电图信号处理中相对于EMD的优势。作为非线性和非平稳信号的自适应分解方法,LMD已被广泛用于故障诊断。 LMD可以自适应地将信号分解为一组主要的“模式”,即乘积函数(Product function, PF)。在LMD迭代过程中,首先采用移动平均法,以原始光谱信号的两个连续极值间的时间延续为加权值,得到原始光谱信号的包络估计值和连续均值,然后从原始信号中减去平均值以获得信号h(t),并除以包络估计。这个过程的目的是获得一个包络平坦的信号,这种信号被称为纯调频(Frequency Modulation[/c

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